在弹性光网络中,动态建立和拆除业务会产生大量的小频谱块。这些小频谱块既不在链路上对齐,也不在频谱上连续,被称为频谱碎片。频谱碎片会降低网络的频谱资源利用效率,导致大量的业务被阻塞,从而降低网络性能。为了充分利用网络频谱资源,网络管理者需要对网络进行频谱碎片整理,以减少频谱碎片,进而提高网络性能。其中,频谱碎片整理是对已有业务的路由和频谱进行调整,以减少网络中的频谱碎片。根据调整方式的不同,频谱碎片整理可分为串行频谱碎片整理和并行频谱碎片整理。其中,并行频谱碎片整理同时对业务进行路由和频谱调整,而串行频谱碎片整理则是依次对业务进行路由和频谱调整。相比串行频谱碎片整理而言,并行频谱碎片整理需要的时间更短,速度更快。因此,本文主要基于预设路由和在线重路由对并行频谱碎片整理进行研究。传统的固定路由频谱碎片整理仅对业务的频谱位置进行调整,而不改变业务的路由,其处理过程简单,但整理的效果不是很理想。而基于预设路由的频谱碎片整理同时对业务的频谱位置和路由进行调整,其整理的效果较好。因此,本文就预设路由的并行频谱碎片整理问题进行深入研究。首先建立该问题的整数线性规划模型,通过对该模型的分析,我们设计了两种并行频谱碎片整理算法——基于拉格朗日松弛的启发式算法和基于分支定界的启发式算法。其中,基于拉格朗日松弛的启发式算法通过减小业务搬移距离的上下界距离,得到业务的最终搬移距离。基于分支定界的启发式算法通过计算业务搬移距离的最大权重独立集,得到业务的搬移距离。仿真实验结果表明,两种启发式算法均能得到较好的频谱碎片整理效果。并且,基于拉格朗日松弛的启发式算法能在较短的时间内得到问题的近似解,而基于分支定界的启发式算法则可以得到问题的最优解。基于预设路由的频谱碎片整理虽然能取得不错效果,但忽视了网络中已被业务使用的链路情况,导致业务在所有备选路由中可能找不到一条合适的路由向前搬移,致使网络的频谱资源利用效率不高。针对该问题,再结合实际网络中业务传输的频谱通道特点,本文设计了一种基于分层图的在线重路由并行频谱碎片整理算法。该算法通过在频谱分层图中对业务进行在线重路由,尽量将位于高频段的业务搬移到空闲的低频段频谱上,从而减少网络中的频谱碎片。实验数据表明,该算法可以得到较好的频谱碎片整理效果。